
- 记录
- 252
- 字段
- 7
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
7 个字段,7 个没有空值,1 个 AI 扩增
图片:mark.watmough from Edinburgh, UK,CC BY 2.0(在新窗口打开图片的原始页面)
01字段
字段来源,逐一标明
共 7 个字段,其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 252 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个交易月份的市场因子数据。包含市场因子(MKT)、规模因子(SMB)、价值因子(HML)、盈利因子(RMW)和投资因子(CMA)。用于资产定价实证研究及风险因子暴露分析。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 交易月份date规律 1:交易月份的字段规律字段规律:date_year由交易月份扩增得出。键:年月。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | — | ||
| 市场因子mkt | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:MKT | ||
| 规模因子smb | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:SMB | ||
| 价值因子hml | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:HML | ||
| 盈利因子rmw | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:RMW | ||
| 投资因子cma | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:CMA | ||
| 交易月份年份date_year规律 1:交易月份年份的字段规律字段规律:date_year由交易月份扩增得出。键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:交易月份年份 | 100%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 从交易月份算出的年份 |
02样本
先看样本,再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 交易月份date | 市场因子mkt | 规模因子smb | 价值因子hml | 盈利因子rmw | 投资因子cma | 交易月份年份date_year |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2000-01-01 | 15.898200035095217 | -3.236367702484131 | -12.824349403381348 | 4.8033318519592285 | -2.5675978660583496 | 2000 |
| 2 | 2000-02-01 | 12.016799926757812 | 1.4731467962265017 | -3.664396762847901 | -4.4942216873168945 | 4.42065954208374 | 2000 |
| 3 | 2000-03-01 | 5.4070000648498535 | 6.082339763641357 | 4.521869659423828 | -5.499865531921387 | 2.9321155548095703 | 2000 |
| 4 | 2000-04-01 | 1.1158000230789185 | -0.003518385114148259 | 2.7268896102905273 | -0.9581431746482848 | -0.9904607534408568 | 2000 |
| 5 | 2000-05-01 | 2.5834999084472656 | 2.408719539642334 | 2.575554847717285 | -1.2797377109527588 | -0.6428602337837219 | 2000 |
| 6 | 2000-06-01 | 2.186500072479248 | -1.462103009223938 | 5.024473667144775 | 1.2587231397628784 | 0.8119449615478516 | 2000 |
| 7 | 2000-07-01 | 4.138899803161621 | -0.05014887452125549 | 4.062054634094238 | -2.6229329109191895 | 3.429788827896118 | 2000 |
| 8 | 2000-08-01 | -0.654699981212616 | 2.279709577560425 | -1.890630125999451 | -2.362764358520508 | 1.0820235013961792 | 2000 |
| 9 | 2000-09-01 | -4.707799911499023 | 0.8282405138015747 | -3.22756290435791 | -0.8423829078674316 | -0.10376095771789552 | 2000 |
| 10 | 2000-10-01 | 2.236599922180176 | 2.4070076942443848 | 2.7621471881866455 | -1.602977991104126 | 0.752060055732727 | 2000 |
| 11 | 2000-11-01 | 5.231800079345703 | 1.9495141506195068 | 2.710482120513916 | 0.14601755142211914 | 0.08564138412475586 | 2000 |
| 12 | 2000-12-01 | -0.3961000144481659 | 2.142786026000977 | 0.3497265875339508 | 0.378817617893219 | -0.5740982294082642 | 2000 |
| 13 | 2001-01-01 | -1.225499987602234 | 0.8360689282417297 | 4.106503963470459 | -1.786358118057251 | 1.1327600479125977 | 2001 |
| 14 | 2001-02-01 | -6.126200199127197 | -0.9566355347633362 | 3.085756301879883 | 1.7110891342163086 | -0.5865628719329834 | 2001 |
| 15 | 2001-03-01 | 7.405700206756592 | 1.3461875915527344 | -0.6777915954589844 | -1.41843843460083 | 0.13788890838623047 | 2001 |
| 16 | 2001-04-01 | -0.7310000061988831 | 1.3934580087661743 | -3.273517608642578 | -0.34606221318244934 | 0.8661222457885742 | 2001 |
| 17 | 2001-05-01 | 3.328900098800659 | 5.046095371246338 | -0.4513114392757416 | -1.0537105798721311 | 0.07358471304178238 | 2001 |
| 18 | 2001-06-01 | 0.09539999812841415 | 1.5300928354263306 | 1.814450740814209 | -0.26020780205726624 | -0.23385834693908691 | 2001 |
| 19 | 2001-07-01 | -13.435799598693848 | -0.9222480654716492 | -0.3339676856994629 | 0.7900233268737793 | 0.749046802520752 | 2001 |
| 20 | 2001-08-01 | -3.707799911499023 | 0.367391437292099 | -0.8555631637573242 | 1.1078181266784668 | 1.0295454263687134 | 2001 |
03版本
每次发布,都留记录
发布后的数据版本不能修改。更正时发布新版本,旧版本保留。
版本 v12026/11/14 发布
生效中252 行 · 7 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集,按键连起来
这个数据集还没有关联。它带年份或日期,能和其他数据集按时间对齐。共享同一种键的数据集能连接。按共享的键分组,对上的行多的在前。
只按年份能连:1,085 个数据集单独按年份连接多半没有意义,先看上面的组
按 年份 能连
1,085 个数据集- 全球双边贸易流量区域底数 · 2.2 亿 行 · 连接字段 year
- 出口企业产品质量企业主体 · 9912.4 万 行 · 连接字段 year
- 工企海关匹配对照企业主体 · 3137.8 万 行 · 连接字段 year
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 year
- 全球兴趣点建筑设施 · 2299.6 万 行 · 连接字段 created_date
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 date
- 上市公司专利被引统计企业主体 · 1432.1 万 行 · 连接字段 cited_apply_date
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 date
- A股上市公司日交易行情企业主体 · 1239.1 万 行 · 连接字段 trade_date
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 taobao_village_year
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date
05字段规律
字段之间的规律
比如一一对应、谁先谁后。只帮你读懂数据,不用来连接。
本数据集内1
- 扩增得出
date_year由交易月份扩增得出。
来自字段扩增五因子模型因子五因子模型因子
06授权与接入
申请授权,一次调用就能用上
试用立即生效,并送 500 点试用点数。授权后用 API Key 调用 REST 接口,按返回的行数扣点。
REST 调用示例
# 先把 API Key 放进环境变量:export WI_API_KEY=你的 API Keycurl -X POST 'https://wi.insightworld.cn/api/v1/datasets/ff-five-factor-data/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"date","op":"eq","value":"2000-01-01"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 以后开放
MCP
仍在使用 MCP 的 Agent 客户端,用 OAuth 连接后通过工具查询。